[发明专利]一种利用深度学习的局部特征对齐行人重识别方法有效
| 申请号： | 202110229514.4 | 申请日： | 2021-03-02 |
| 公开（公告）号： | CN113221625B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 徐胜军;刘求缘;史亚;孟月波;刘光辉;韩九强;王艳 | 申请（专利权）人： | 西安建筑科技大学 |
| 主分类号： | G06V40/10 | 分类号： | G06V40/10;G06V20/52;G06V20/70;G06V10/74;G06V10/80;G06V10/82;G06N3/045;G06N3/0464;G06N3/048 |
| 代理公司： | 西安智大知识产权代理事务所 61215 | 代理人： | 王晶 |
| 地址： | 710055*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 一种利用深度学习的局部特征对齐行人重识别方法，步骤1：获取跨监控摄像头的行人图像数据；步骤2：将得到的行人图像进行图像增强操作后输入该卷积神经网络以提取该行人的多个特征映射，步骤3：将其中一个分支构造成全局分支，其余网络分支构造成三分支局部注意力网络，得到一个具有完整结构信息和语义信息的行人特征表示；步骤4：对于多分支局部注意力网络，设计激活一致性惩罚损失函数；步骤5：将跨监控摄像头的行人图像训练数据全部输入卷积神经网络进行训练；步骤6：将跨监控摄像头的行人图像测试数据全部输入卷积神经网络进行测试，完成行人重识别。本发明提高了行人重识别的匹配精度，便于在实际场景中部署落地。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 利用 深度 学习 局部 特征 对齐 行人 识别 方法 | ||
【主权项】：
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